Hashiru AgentX는 Hugging Face Spaces에 호스팅된 통합 AI 워크플로우 오케스트레이터입니다. 사용자는 자연어 명령을 입력하고 미리 구축된 에이전트들 중에서 선택하여 코드 실행, 웹 검색, 문서 분석을 수행할 수 있습니다. 배후에서는 도구 체인을 동적 구성하며, 안전한 샌드박스 내에서 파이썬 스니펫을 실행하고 온라인 리소스를 조회하며 업로드된 파일에서 인사이트를 추출합니다. 결과는 대화 형식으로 반환되며, 반복적인 개선과 출력 파일의 손쉬운 다운로드가 가능합니다.

Microsoft AutoGen은 메모리 관리, 작업 계획, 도구 통합 및 통신을 위한 모듈형 컴포넌트를 제공하여 엔드 투 엔드 자율 AI 에이전트 개발을 촉진합니다. 개발자는 구조화된 스키마를 갖는 커스텀 도구를 정의하고, OpenAI와 Azure OpenAI 같은 주요 LLM 제공업체에 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 단일 또는 다중 에이전트 오케스트레이션을 지원하며, 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을완수하는 워크플로우를 가능하게 합니다. 플러그 앤 플레이 방식의 아키텍처로 새로운 메모리 저장소, 계획 전략 및 통신 프로토콜을 쉽게 확장할 수 있습니다. 저수준 통합 세부사항을 추상화하여, AutoGen은 다양한 도메인에서 AI 기반 애플리케이션의 프로토타이핑과 배포를 빠르게 합니다.

LangGraph 에이전트는 그래프 구조의 메모리와 결합된 LLM을 통해 사실을 기억하고 관계를 추론하며 필요 시 외부 함수 또는 도구를 호출할 수 있는 자율형 에이전트를 구축합니다. 개발자는 메모리 스키마를 그래프 노드와 엣지로 정의하고, 맞춤형 도구 또는 API를 연결하며, 설정 가능한 플래너와 실행자를 통해 에이전트 워크플로우를 조율합니다. 이 접근법은 맥락 유지력을 높이고 지식 기반의 의사 결정을 가능하게 하며 다양한 어플리케이션에서 동적 도구 호출을 지원합니다.

LangGraphJS API는 유향 그래프를 사용하여 AI 에이전트 워크플로우를 설계하는 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다. 그래프 내의 각 노드는 LLM 호출, 의사 결정 로직 또는 데이터 변환을 나타냅니다. 개발자는 노드를 체인으로 연결하고, 분기 로직을 처리하며, 비동기 실행을 원활하게 관리할 수 있습니다. TypeScript 정의와 인기 있는 LLM 제공업체에 대한 내장 통합을 통해 대화형 에이전트, 데이터 추출 파이프라인 및 복잡한 다중 단계 프로세스의 개발이 간소화됩니다.

MAGI(모듈형 AI 생성 지능)는 AI 에이전트의 생성과 관리를 단순화하도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 플러그인 아키텍처를 통해 맞춤 도구 통합, 지속형 메모리 모듈, 사고 체인 계획, 실시간 다단계 워크플로우 오케스트레이션을 제공합니다. 개발자는 외부 API 또는 로컬 스크립트를 에이전트 도구로 등록하고, 메모리 백엔드를 구성하며, 작업 정책을 정의할 수 있습니다. MAGI의 확장 가능한 설계는 동기 및 비동기 작업 모두를 지원하며, 챗봇, 자동화 파이프라인, 연구 프로토타입에 적합합니다.

MindForge는 최소한의 보일러플레이트로 AI 기반 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 강력한 오케스트레이션 프레임워크입니다. 태스크 플래너, 추론 엔진, 메모리 매니저, 도구 실행 계층으로 구성된 모듈식 아키텍처를 제공하며, LLM을 활용하여 사용자 입력을 파싱하고, 계획을 수립하며, 웹 스크래핑 API, 데이터베이스 또는 맞춤형 스크립트와 같은 외부 도구를 호출하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 메모리 컴포넌트는 대화 컨텍스트를 저장하여 다중 턴 상호작용을 지원하고, 의사결정 엔진은 정책에 따라 동적으로 작업을 선택합니다. 플러그인 지원과 사용자 정의 파이프라인을 통해 개발자는 맞춤형 도구, 타사 통합, 도메인 특화 지식 베이스를 확장할 수 있습니다. MindForge는 AI 에이전트 개발을 간소화하여 빠른 프로토타이핑과 확장 가능한 배포를 가능하게 합니다.

OmniMind0은 Python으로 작성된 포괄적 에이전트 기반 AI 프레임워크로서, 여러 자율 에이전트를 생성하고 오케스트레이션할 수 있습니다. 각 에이전트는 데이터 검색, 요약, 의사결정 등 특정 작업을 처리하도록 구성할 수 있으며, Redis 또는 JSON 파일과 같은 플러그형 메모리 백엔드를 통해 상태를 공유합니다. 내장 플러그인 아키텍처는 외부 API 또는 사용자 정의 명령어로 기능 확장을 허용하며, OpenAI, Azure, Hugging Face 모델을 지원하고, CLI, REST API 서버 또는 Docker를 통해 유연하게 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

OpenAgent는 작업 이해, 다단계 행동 계획, 외부 서비스와 상호작용할 수 있는 자율 AI 에이전트 개발을 위한 포괄적 프레임워크입니다. OpenAI, Anthropic 등과 통합하여 자연어 추론과 의사결정을 지원합니다. 플러그인 시스템을 통해 HTTP 요청, 파일 조작, 사용자 정의 Python 함수를 실행할 수 있습니다. 메모리 모듈은 세션 간 컨텍스트 정보를 저장하고 검색할 수 있게 합니다. 개발자는 플러그인을 통해 기능을 확장하고, 실시간 스트리밍 응답을 구성하며, 내장 로깅 및 평가 도구를 활용하여 성능을 모니터링할 수 있습니다. OpenAgent는 복잡한 워크플로우의 오케스트레이션을 단순화하고, 지능형 어시스턴트의 프로토타입 제작을 가속화하며, 확장 가능한 모듈식 아키텍처를 제공합니다.

Playbooks AI는 선언형 플레이북 DSL을 통해 AI 에이전트를 구축하는 개발자 프레임워크입니다. 다양한 LLM, 맞춤형 도구, 메모리 저장소와의 통합을 지원하며, CLI와 웹 UI를 통해 사용자는 에이전트의 행동을 정의하고 다단계 워크플로우를 오케스트레이션하며 실행 상태를 모니터링할 수 있습니다. 주요 특징으로는 도구 라우팅, 상태 유지를 위한 메모리, 버전 관리, 분석, 다중 에이전트 협업이 있으며, 프로토타입 설계와 프로덕션 배포를 용이하게 합니다.

rag-services는 RAG 파이프라인을 별도 마이크로서비스로 분해하는 확장 가능한 플랫폼입니다. 문서 저장소 서비스, 벡터 인덱스 서비스, 임베더 서비스, 여러 LLM 추론 서비스, 워크플로우를 조정하는 오케스트레이터 서비스를 제공합니다. 각각의 구성 요소는 REST API를 공개하여 데이터베이스와 모델 제공업체를 자유롭게 조합할 수 있습니다. 도커(Docker)와 도커 컴포즈(Docker Compose)를 지원하여 로컬 또는 쿠버네티스 클러스터에 배포 가능합니다. 이 프레임워크는 챗봇, 지식 기반, 자동 문서 Q&A를 위한 확장 가능하며 장애 허용력이 뛰어난 RAG 솔루션을 지원합니다.

TreeInstruct는 대규모 언어 모델을 위한 계층적 결정 트리 기반 프롬프트 파이프라인을 구축하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 사용자들은 프롬프트 또는 함수 호출을 나타내는 노드를 정의하고, 모델 출력에 따라 조건부 분기를 설정하며, 트리를 실행하여 복잡한 워크플로우를 안내할 수 있습니다. OpenAI 및 기타 LLM 공급자와의 통합을 지원하며, 로깅, 오류 처리, 커스터마이징 가능한 노드 매개변수로 투명성과 유연성을 보장합니다.

MLE Agent는 고급 언어 모델을 활용하여 머신러닝 운영을 간단하고 빠르게 만드는 범용 AI 중심 에이전트 프레임워크입니다. 높은 수준의 사용자 질의를 해석하여 자동 실험 추적(MLflow 연동), 실시간 모델 성능 모니터링, 데이터 드리프트 감지, 파이프라인 상태 점검 등 복잡한 ML 작업을 수행합니다. 사용자들은 대화형 인터페이스를 통해 실험 메트릭 조회, 학습 실패 진단 또는 재학습 예약을 할 수 있습니다. MLE Agent는 Kubeflow, Airflow와 같은 인기 오케스트레이션 플랫폼과 원활히 통합되어 자동 워크플로우 트리거와 알림을 지원합니다. 모듈형 플러그인 아키텍처를 통해 데이터 커넥터, 시각화 대시보드, 알림 채널을 커스터마이즈할 수 있어 다양한 ML 팀 워크플로우에 적합합니다.

Rigging은 AI 에이전트 생성 및 오케스트레이션을 간소화하는 개발자 중심 프레임워크입니다. 도구 및 함수 등록, 컨텍스트 및 메모리 관리, 워크플로우 체인, 콜백 이벤트, 로깅을 제공합니다. 여러 LLM 제공자를 통합하고, 커스텀 플러그인 정의 및 다단계 파이프라인 구성도 가능합니다. Rigging의 타입 안전 TypeScript SDK는 모듈성 및 재사용성을 보장하여 챗봇, 데이터 처리, 콘텐츠 생성 작업을 위한 AI 에이전트 개발 속도를 높입니다.

본질적으로 SpongeCake는 Langchain 위에 있는 고수준 추상화 계층으로, AI 에이전트 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. 웹 검색, 데이터베이스 커넥터 또는 커스텀 API와 같은 도구 등록, 프롬프트 템플릿 관리, 대화 기억력 영속성을 위한 지원을 내장하고 있습니다. 코드 기반 및 YAML 기반 구성 모두를 통해 팀은 에이전트의 행동을 선언적으로 정의하고, 다단계 워크플로우를 연결하며, 동적 도구 선택을 가능하게 할 수 있습니다. 포함된 CLI는 로컬 테스트, 디버깅, 에이전트 구성 내보내기를 지원하여, 챗봇, 작업 자동화기, 도메인별 어시스턴트 구축에 적합하게 만들어줍니다.

SquadflowAI Studio는 역할, 태스크, 에이전트 간 통신을 시각적으로 구성하여 AI 에이전트를 만듭니다. 에이전트를 체인으로 연결하여 복잡한 다단계 프로세스—데이터베이스 또는 API 쿼리, 작업 수행, 컨텍스트 전달—를 처리할 수 있습니다. 플랫폼은 플러그인 확장, 실시간 디버깅, 단계별 로그를 지원하며, 개발자는 프롬프트 구성, 메모리 상태 관리, 조건부 논리 설정을 코드 작성 없이 수행할 수 있습니다. OpenAI, Anthropic, 로컬 LLM 모델이 지원되며, 팀은 REST 또는 WebSocket 엔드포인트를 통해 워크플로우를 배포하고 성능 지표를 모니터링하며 중앙 대시보드에서 에이전트 행동을 조정할 수 있습니다.

ToolAgents는 복잡한 워크플로를 자동화하기 위해 대형 언어 모델과 외부 도구를 통합하는 모듈식 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 개발자는 API 호출, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 문서 분석 등 작업의 엔드포인트를 통해 도구를 등록합니다. 에이전트는 다단계 작업을 계획하고, LLM의 출력을 기반으로 도구를 동적으로 호출하거나 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 순차 및 병렬 작업 수행, 오류 처리, 사용자 정의 플러그인 확장을 지원하며, Python 기반 API를 통해 데이터를 검색하고 콘텐츠를 생성하며 스크립트를 실행하고 문서를 처리하는 지능형 에이전트의 구축, 테스트, 배포를 간소화하여 신속한 프로토타이핑과 확장 가능한 자동화를 가능하게 합니다.

TypeAI Core는 대형 언어 모델을 활용하는 AI 기반 에이전트를 생성하기 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. 프롬프트 템플릿 유틸리티, 벡터 저장소 기반의 대화 메모리, API, 데이터베이스, 코드 러너 등 외부 도구의 원활한 통합, 중첩 또는 협력적 에이전트 지원이 포함됩니다. 개발자는 직관적인 TypeScript API를 통해 사용자 정의 함수 정의, 세션 상태 관리, 워크플로 조정을 수행할 수 있습니다. 복잡한 LLM 상호 작용을 추상화하여 맥락 인식이 높은 다중 턴 대화형 AI 개발을 가속화하며 최소한의 반복 코드를 통해 구현합니다.

A2A SDK는 Python에서 AI 에이전트를 구축, 연결 및 관리할 수 있는 개발자 도구 키트입니다. 프롬프트 또는 코드를 통해 에이전트 동작을 정의하고, 파이프라인 또는 워크플로에 에이전트를 연결하며, 비동기 메시지 전달을 가능하게 합니다. OpenAI, Llama, Redis, REST 서비스와의 통합을 통해 에이전트는 데이터를 검색하고, 기능을 호출하며, 상태를 저장할 수 있습니다. 내장 UI는 에이전트 활동을 모니터링하며, 모듈식 설계 덕분에 사용자 정의 유스케이스에 맞게 구성 요소를 확장 또는 교체할 수 있습니다.

A2A4J는 경량 Java 프레임워크로, 자율형 AI 에이전트 구축을 위해 설계되었습니다. 에이전트, 도구, 메모리, 플래너에 대한 추상화를 제공하며, 작업의 비동기 실행과 OpenAI 및 기타 LLM API와의 원활한 통합을 지원합니다. 모듈식 설계로 사용자 정의 도구와 메모리 저장소를 정의하고, 단계별 워크플로우를 조정하며, 의사 결정 루프를 관리할 수 있습니다. 내장된 오류 처리, 로깅, 확장성으로 인텔리전트 Java 애플리케이션과 마이크로서비스 개발을 가속화합니다。

Inngest AgentKit은 Node.js 환경 내에서 AI 에이전트 개발을 위한 포괄적 프레임워크를 제공합니다. Inngest의 이벤트 기반 아키텍처를 활용하며, 외부 이벤트(HTTP 요청, 예약된 작업, 웹훅 호출)에 따라 에이전트 워크플로우를 트리거합니다. 템플릿 렌더링 유틸리티를 포함하며, 세션 간 컨텍스트를 유지하는 내장 상태 관리와 외부 API 및 언어 모델과의 원활한 통합 기능을 갖추고 있습니다. 에이전트는 부분 응답을 실시간으로 스트리밍하고, 복잡한 로직을 관리하며, 오류 처리와 재시도를 통해 다단계 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 인프라와 워크플로우 관심사를 추상화함으로써, 개발자는 지능적 행동 설계에 집중할 수 있으며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 대화형 어시스턴트 및 데이터 처리 파이프라인, 태스크 자동화 봇의 배포를 가속화할 수 있습니다.